INTRODUCCION DEFINICIONES PREVIAS MS. LIC. LUIS J. CASTILLO VÀSQUEZ

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1 INTRODUCCION DEFINICIONES PREVIAS MS. LIC. LUIS J. CASTILLO VÀSQUEZ

2 ¿ QUE ES LA ESTADISTICA?. Generalmente la persona común concibe a la palabra “Estadística” como columnas de cifras y gráficos que se observa a diario en periódicos, revistas, anuarios, etc. asociados con promedios de accidentes por día; robos de automóviles en un determinado período de tiempo; o, las más recientes estadísticas de nacimientos y muertes ocurridas en los últimos seis meses; o, en relación con el deporte, el número de partidos ganados y perdidos por los equipos favoritos de la ciudad

3 o, las más recientes estadísticas de nacimientos y muertes ocurridas en los últimos seis meses; o, en relación con el deporte, el número de partidos ganados y perdidos por los equipos favoritos de la ciudad

4 Este concepto se aproxima mucho a la definición tradicional y etimológica de Estadística, como es: “La compilación, organización, resumen presentación y análisis de datos numéricos”. Pocos lo imaginan a la Estadística en su aspecto activa, funcional y científica especialmente cuando se refiere a las áreas de predicción y decisión. En el mundo actual la Estadística debemos entenderla como algo más elaborado y susceptible de un tratamiento científico. Y, la definen como “conjunto de principios y métodos que nos ayudan a tomar decisiones frente a procesos de incertidumbre”.

5 , la definen como “conjunto de principios y métodos que nos ayudan a tomar decisiones frente a procesos de incertidumbre”.

6 OBJETIVOS DE LA ESTADISTICA
Generalmente se diseñan una serie de trabajos estadísticos para alcanzar uno de los siguientes objetivos, o ambos: Describir Cuantitativamente una serie de personas, lugares o cosas. Dar información de lo que se puede concluir acerca de una población, por medio de la observación de una muestra.

7 Las actividades estadísticas encaminadas a lograr el primer objetivo se denomina ESTADISTICA DESCRIPTIVA que es la que nos enseña a presentar lo datos sistemáticamente en cuadros o tablas y gráficos; así como el cálculo de resúmenes numéricos o Estadígrafos tales como frecuencias, promedios, varianza, porcentajes, etc.,

8 Es importante anotar que la descripción estadística de los hechos o fenómenos es el primer aspecto al cual se redujo la ciencia estadística durante mucho tiempo, aplicándose especialmente a los datos demográficos, sociales, económicos

9 Las actividades estadísticas encaminadas a alcanzar el segundo objetivo se denomina ESTADISTICA INFERENCIAL; que proporciona una metodología para llegar a conclusiones o toma de decisiones respecto a una población siguiendo un razonamiento derivado de los resultados de datos numéricos observados en una muestra de la población en estudio. La Estadística Inferencial se relaciona con aspectos como: Muestreo Estadístico, Probabilidad, Estimación Estadística, las pruebas de hipótesis estadísticas,

10 La Estadística es indispensable en la investigación pura o aplicada
La Estadística es indispensable en la investigación pura o aplicada. En un proceso de investigación el especialista obtiene muestras, toma medidas, tabula datos, determina indicadores y luego los interpreta. Los principios básicos de esta rama del conocimiento son requeridos por todo el mundo, sea en el trabajo o en la vida diaria.

11 El papel de la Estadística en la investigación científica es funcionar como herramienta desde el planeamiento, en el análisis de los datos y en la obtención de conclusiones. La Estadística no podría ser desconocida por los investigadores a pesar que no tenga oportunidad de usarla en toda su amplitud.

12 VARIABLES Es el conjunto de características de las entidades o unidades de análisis que interesan en una investigación científica. Las variables son magnitudes que pueden asumir diferentes valores dentro de un dominio determinado. Las variables son características observables, susceptibles de adoptar distintos valores o ser expresados en varias categorías.

13 Todas las variables tienen una escala de registro; puede ser una característica medible (estatura, rendimiento académico, coeficiente de inteligencia, nivel de ansiedad, etc.); o una cualidad no medible (estado civil, lugar de procedencia, sexo, raza, etc.). Generalmente las variables se designan con las últimas letras mayúsculas del abecedario: W, X, Y, Z.

14 CLASIFICACION DE LAS VARIABLES
Por su Naturaleza. Variables Cualitativas: Expresan una cualidad o tributo y su dominio de variación es susceptible solamente de clasificación. Variables Cuantitativas: Expresan una cantidad numérica. El dominio de variación puede resultar de la operación de contar o de medir. Estas variables pueden ser:

15 Variables discretas: cuando los valores del dominio de variación resultan de la operación de contar, por lo tanto solo asume valores enteros. Variable continua. Cuando los valores del dominio de variación son susceptibles de ser medidas. Teóricamente una variable continua puede tomar cualquier valor entre dos valores dados.

16 Por su Escala de Medición.
 Variables Nominales. Son las variables que establecen categorías sin ningún orden. Las categorías solo se nombran o se enumeran pero no se camparan Variables Ordinales. Son aquellas variables donde se establecen categorías jerarquizadas. Las categorías expresan una relación de orden. Variables de Intervalo. Son aquellas variables que suponen orden y grados de distancia iguales entre las diferentes categorías, es decir, los intervalos que considerados como equivalentes y con un origen convencional Variables de Razón. Estas variables contienen el más alto nivel de medición, y donde la variable comprende a la vez a todos los casos anteriores: Clasificación, orden, distancia y origen natural (la unidad de medida necesariamente parte del valor cero).

17 Por su relación Causal Variables Independientes. Son aquellas que no dependen de ninguna variable dentro de un contexto determinado. Las variables independientes explican las causas de las variaciones de las variables dependientes. la variables independiente indica: Causa, Antecedente. Generalmente se simboliza con la letra mayúscula X.

18 Variables Dependientes
Variables Dependientes. Son las que se explican por una o más de una variable dentro de un contexto determinado. La variable dependiente indica: Efecto, resultado, consecuente. Generalmente se simboliza con la letra mayúscula Y. Z.

19 Variables Intervinientes
Variables Intervinientes. Son aquellas que co-participan con las variables independientes en el comportamiento de la variable dependiente. Generalmente se simboliza con la letra mayúscula

20 Variables Dependientes
Variables Dependientes. Son las que se explican por una o más de una variable dentro de un contexto determinado. La variable dependiente indica: Efecto, resultado, consecuente. Generalmente se simboliza con la letra mayúscula Y. Variables Intervinientes. Son aquellas que co-participan con las variables independientes en el comportamiento de la variable dependiente. Generalmente se simboliza con la letra mayúscula Z.

21 POBLACION Conjunto de elementos (Personas, animales, objetos. sucesos), de los cuales estamos interesados en realizar algo. La población es el universo de estudio que está integrado por la totalidad de datos de las unidades de análisis; éstas unidades tienen una característica común.

22 Las poblaciones son definidas por el investigador y no están predeterminadas por algún proceso que excedan al control que el investigador tenga. Por ejemplo: si estamos interesados en el peso (kg.) de todos los alumnos de la Universidad Privada Antenor Orrego de Trujillo, tendríamos como población los pesos del total de alumnos que actualmente estudian en la universidad.

23 Pero si solamente nos interesa los pesos (kg
Pero si solamente nos interesa los pesos (kg.) de los alumnos de la Facultad de Ciencias de la Educación y Humanidades de esta universidad; entonces tendríamos una población totalmente diferente (en tamaño)

24 MARCO POBLACIONAL Integrado por el listado o registro de la totalidad de las unidades muestrales y que me servirá para elegir la muestra. UNIDAD DE ANALISIS Elemento indivisible que será estudiado de una población y de los cuales se obtendrán los datos. La unidad de análisis proporciona los datos concretos

25 PARAMETRO ESTADIGRAFOS
Son valores o medidas obtenidas para describir en forma resumida las características de una población. Los parámetros que más se utilizan en investigación son : Media , Varianza 2, Desviación Estándar , Proporción P, etc. Generalmente los parámetros son estimados en base a la información contenidas en la muestra. ESTADIGRAFOS Son medidas de resumen que describen a una muestra. Son las que se utilizan como ESTIMADORES de los parámetros, los estadígrafos de mayor uso son: La Media Aritmética , la Varianza, la desviación estándar, el Coeficiente de Variación, proporción, etc.

26 PLANTEAMIENTO TEÓRICO CONCEPTUAL:
Luego que producto de la observación estadística se captaron los datos y atributos del fenómeno-objeto de estudio, se hace necesario proceder a tabular esta información con el objetivo de conocer estadísticamente el fenómeno.

27 A este proceso de tabulación de la información se la llama distribución de frecuencias, y lo definiremos como un método para organizar y resumir datos en una tabla estadística .Para una mejor comprensión del tema es necesario adoptar las siguientes concepciones teóricas:

28 Es obvio que todo estudio estadístico ha de estar referido a un conjunto o colección de personas o cosas. Este conjunto de personas o casas es lo que denominaremos población. Que se entiende como un conjunto de medidas cuando éstas provienen de una característica cuantitativa, o como el recuento de todas las unidades que presentan una característica común, siendo esta cualitativa. También se puede definir a la población como un conjunto de elementos o unidades.

29 Las personas o cosas que forman parte de la población se denominan elementos. En sentido estadístico un elemento puede ser algo con existencia real (tangible y observable), como un automóvil o una casa, o algo más abstracto como la temperatura, un voto, o un intervalo de tiempo.

30 A su vez cada elemento de la población tiene una serie de característica que puede ser objeto del estudio estadístico. Así por ejemplo, si consideramos como elemento a una persona, podemos distinguir en ella los siguientes caracteres: sexo, edad, nivel de estudios, profesión, peso, altura, color de cabellos, etc. Luego por tanto de cada elemento de la población podremos estudiar uno o más aspectos cualidades o caracteres

31 La población puede ser según su tamaño de dos tipos:
Población finita: cuando el número de elementos es finito, por ejemplo el número de estudiantes de la Universidad de Panamá, o de una facultad o especialidad. Población infinita: cuando el número de elementos es infinito, o tan grande que pudiese considerarse infinitos. Como por ejemplo si se realizase un estudio sobre los productos disponibles en el mercado, hay tantos y de tantas cualidades y precios que esta población podría considerarse infinita.

32 Cuando se toman todas las unidades o elementos de la población, se habla de una investigación exhaustiva o censo. Si sólo se investiga una parte, se le considera como investigación parcial o muestra. Ahora bien, normalmente en un estudio estadístico, no se puede trabajar con todos los elementos de la población sino que se realiza sobre un subconjunto de la misma.

33 Este subconjunto puede ser una muestra , cuando se toman un determinado número de elementos de la población, sin que en principio tengan nada en común; o una subpoblación, que es el conjunto de la población formada por todos los elementos de la población que comparten una determinada característica,

34 La muestra para que sea representativa de la población, requiere que las unidades o elementos sean seleccionadas al azar, en tal forma que cada una de ellas tenga la misma posibilidad de ser seleccionada. Para los símbolos utilizados en poblaciones se usan letras mayúsculas o griegas, en cambio para las muestras, se emplean letras minúsculas.

35 Tipos de variables: Los tipos de variables fundamentales, por lo menos para este tema, serán los siguientes: Ejemplos: Número de hijos en el hogar Páginas de un libro

36 Variable Cuantitativa Continua:
Son aquellas que pueden tomar todos los valores de un intervalo de números reales, o sea que no se pueden expresar mediante un número entero, es decir, aquellas que por su naturaleza admiten que entre dos valores cualesquiera la variable puede tomar cualquier valor intermedio.

37 Ejemplos: variable temperatura en grados Celsius ( escala de intervalos). variable longitud en cm. (escala de razón). variable peso. variable tiempo

38 Variable Cuantitativa Discretas
Son aquellas cuyo conjunto de valores es a lo sumo numerable. Sus valores pueden representarse siempre por X1, X2, … , Xn.; y sólo se pueden asociar a un número entero, es decir, aquellas que por su naturaleza no admiten un fraccionamiento de la unidad

39 Ordenables: aquellas que sugieren una ordenación, por ejemplo la graduación militar, el nivel de estudios, etc. No Ordenables: aquellas que sólo admiten un ordenamiento alfabético, pero no establece orden por su naturaleza,, por ejemplo el color del cabello, sexo, estado civil, etc.

40 Variables Cualitativas (Atributos) o Ordinales
Susceptibles de ordenación, pero no de medición cuantitativa, reflejan generalmente los atributos del fenómeno. Los atributos son aquellos caracteres que para su definición precisan de palabras, es decir, no le podemos asignar un número, y a su vez las podemos clasificar en: Variables Cuantitativas o Cardinales

41 Variables Cuantitativas o Cardinales: susceptibles de medición cuantitativa; o sea son las que se describen por medio de números. Nota: no obstante en muchos casos el tratamiento estadístico hace que a variables discretas las trabajemos como si fuesen continua y viceversa (por ejemplo la edad de las personas –variable continua- se trabaja en años cumplidos –variable discreta-. En otros casos las variables cualitativas (atributos) se trabajan como variables cuantitativas, por ejemplo en los concursos de belleza se recurre a un sistema de calificación por puntos.

42 Escalas de medición Una escala es un patrón convencional de medición, y básicamente consiste en un instrumento capaz de representar con gran fidelidad verbal, gráfica o simbólicamente el estado de una variable

43 Escala Nominal Es una escala en que se establece un número determinado de clases o categorías de tal modo que cada elemento de la población pertenece a una y sólo una clase. Matemáticamente se dice que se ha establecido una relación de equivalencia entre los elementos de la población..

44 Si sólo existen dos clases se denomina escala dicotómica.
La única operación matemática que se puede realizar con las clases de cualquier escala nominal es determinar las cantidades de elementos que les corresponden determinar sus frecuencias

45 Por ejemplo: Sexo: las clases son masculino o femenino.
Especialidad: las diferentes especialidades (carreras) del CRUSAM. Número de cedula de identidad personal. Temperatura de una persona: sanguíneo, flemático, melancólico, colérico. Número de placa de automóviles del país.

46 Escala Ordinal: Es una escala nominal entre cuyas clases está definido un orden, de modo que cualquiera que sean dos de ellas, una será mayor o superior, en algún sentido, que la otra. Por ejemplo: Evaluaciones en un examen: 5, 4, 3 y 2. Grado de satisfacción de una necesidad: alto, medio, bajo Conocimiento de un idioma: excelente, bien, regular, mal

47 Escala de Intervalos No es más que una escala ordinal con una distancia, una unidad de medida entre sus clases de modo tal que dado dos puntajes cualesquiera se puede saber cuan distante está uno del otro . La unidad de medida es arbitraria, pero común y el punto de inicio (cero) es también arbitrario.

48 Cuando se tiene una escala de intervalo se pueden realizar las operaciones de adición y sustracción, pero no necesariamente la multiplicación y división dentro de la escala. Ej: Temperatura del aire (caluroso, fresco, agradable, etc)

49 Escala de Razones: Es una escala de intervalos donde existe un cero absoluto que marca la ausencia total del atributo en estudio. La proporción entre los atributos de dos individuos cualesquiera es independiente de la escala de medida utilizada. En ella la razón entre dos clases (puntajes) cualesquiera

50 permanece invariable ante toda la transformación de la escala de razón, o sea ante toda transformación del tipo y=Φ(x). De aquí que siempre el cero de la escala transformada coincide con el cero de la escala original. En las escalas de razones es posible realizar todas las operaciones aritméticas con los puntajes.

51 Por ejemplo: Estatura de los alumnos: la estatura en metros es proporcional a la estatura en pulgadas. Peso de los alumnos: (en libras o kilogramos) El tiempo invertido en una prueba de velocidad en educación física(en minutos o segundos).

52 La representación de los datos: FRECUENCIAS.
Cuando se reúne gran cantidad de datos primarios es útil distribuirlos en clases y categorías y determinar las frecuencias de las clases, o sea, el número de elementos que pertenecen a una clase. El ordenamiento tabular de los datos por clases conjuntamente con las frecuencias de clases se denomina distribución de frecuencias

53 El caso que se describe a continuación, variables discretas se denomina distribución por conteo de valores individuales. Supongamos que un determinado colectivo, representado por la variable estadística Xi, que para mayor sencillez consideraremos como unidimensional; sean los datos de esta variable (representativo cada uno de ellos de un suceso) X1, X2, … , Xn (supuesto que sean n los valores de la variable considerada.)

54 Definiremos como frecuencia de un dato el número de veces que este aparece en el colectivo ; consecuentemente, si una variable estadística toma r valores, cada uno de los cuales puede repetirse un cierto número de veces, podríamos decir que el número de datos representado por la variable serían n, siendo n la suma de las respectivas frecuencias de cada dato (n=Σfi).

55 Este valor n será denominado como frecuencia total, mientras que la frecuencia de cada dato recibirá el nombre de frecuencia absoluta o simplemente frecuencia (fi). La frecuencia absoluta nos habla del número de veces que un dato aparece en un colectivo ,más ello no nos dice demasiado en orden al establecimiento de comparaciones sobre la importancia de este dato.

56 Para obtener una idea de la importancia que un dato posee en el seno de un colectivo, puesto que no es suficiente concepto de frecuencia, se utiliza el concepto frecuencia relativa, que se definirá como: el cociente entre la frecuencia absoluta del dato considerado y la frecuencia total (hi=fi/n).

57 Para efectos prácticos, asumiremos las siguientes definiciones de frecuencias:
frecuencias absolutas : es el número de veces que aparece en la muestra dicho valor de la variable y se representa por fi. frecuencias relativas: es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra. La denotaremos por hi

58 frecuencias absoluta acumulada: para poder calcular este tipo de frecuencias hay que tener en cuenta que la variable estadística ha de ser cuantitativa o cualitativa ordenable. En otro caso no tiene mucho sentido el cálculo de esta frecuencia. La frecuencia absoluta acumulada de un valor de la variable, es el número de veces que ha aparecido en la muestra un valor menor o igual que el de la variable y lo representaremos por Fi, se puede acumular, en la tabla estadística) en orden ascendente . frecuencia relativa acumulada: al igual que en el caso anterior se calcula como el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada dividido por el tamaño de la muestra (n) y la denotaremos por Hi.

59 Resumiendo lo expuesto, si Xi es un valor de la variable, podemos representar por fi a su frecuencia y por fi/n a su frecuencia relativa . Para el conjunto de los valores de la variable Xi tendríamos, así la tabla #1, compresiva de la información sobre dicha variable, a través de las respectivas frecuencias:

60 Tabla #1: Variables Discretas Donde: n=Σfi

61 Otro es el caso de las clases representadas en forma de intervalos, variables continuas, llamados intervalos de clases que poseen extremos llamados limite inferior y limite superior, un intervalo se dice que es abierto o no cerrado, por un extremo si no contiene el límite correspondiente.

62 Tendremos en cuenta las siguientes definiciones:
1) Recorrido o Rango: R Es la diferencia entre el dato mayor y el menor del conjunto da datos en estudio R=Xmàx – Xmìn 2) Amplitud de un intervalo de clases (A ò C) Es la diferencia entre los limites superior e inferior A=LRS – LRI.

63 CASO CONTINUO En el caso de variables continuas será necesario fijar intervalos de frecuencias para llegar a un resumen efectivo de la información original. A menudo es necesario representar una clase, o más particularmente, un intervalo por un único valor, este representará a todo el intervalo y se denominará marca de clases .

64 Matemáticamente el punto medio de cada intervalo corresponde a lo que denominamos marca de clase, se denotará por Xi, y constituirá el valor representativo de cada intervalo. El número de observaciones que correspondan a cada intervalo se denominará frecuencias absolutas, fi

65 Otro es el caso de las clases representadas en forma de intervalos, variables continuas, llamados intervalos de clases que poseen extremos llamados limite inferior y limite superior, un intervalo se dice que es abierto o no cerrado, por un extremo si no contiene el límite correspondiente.

66 La longitud, tamaño o amplitud de un intervalo de clases (C) es la diferencia entre los limites superior e inferior (C=lim sup – lim inf). El Recorrido (R) es la diferencia entre el dato mayor y el menor del conjunto da datos en estudio (R=Xn – X1) En el caso de variables continuas será necesario fijar intervalos de frecuencias para llegar a un resumen efectivo de la información original. A menudo es necesario representar una clase, o más particularmente, un intervalo por un único valor, este representará a todo el intervalo y se denominará marca de clases .

67 Matemáticamente el punto medio de cada intervalo corresponde a lo que denominamos marca de clase, se denotará por Xi, y constituirá el valor representativo de cada intervalo. El número de observaciones que correspondan a cada intervalo se denominará frecuencias absolutas.

68 Tabla #2: Variables Continuas

69 DONDE:

70 Tabla #3: Variable Ordinales
Por último, en el caso de variables no mensurables, dicha tabla adoptará una forma como la siguiente

71 3) Determinar la amplitud de la clase ( A )
Reglas Generales para construir las distribuciones de frecuencias por intervalos Hallar: 1) El rango (R) R=Xmàx-Xmìn 2) El nùmero de intervalos “k” para este cálculo se utiliza la formula de Sturges K = (log. n) 3) Determinar la amplitud de la clase ( A ) R A = K

72 Nota: el resultado siempre se aproxima al siguiente entero si excede al número entero obtenido, no importa el monto de la fracción excedida al entero ˜ A = se lee "se aproxima a…"

73 4) Formar los intervalos
El dato menor (X1) será el limite inferior de la primera clase. A él se le suma A y se obtiene el limite superior de la primera clase que también será el limite inferior de la segunda clase. Luego se suma nuevamente A y se obtiene el limite superior del segundo intervalo e inferior del tercero. Y así sucesivamente hasta que el limite superior corresponda o supere ligeramente el valor mayor ( Xn ), la cantidad de clases obtenidas deberá corresponder con el número K calculado mediante la formula de Sturges.

74 5) Una vez construidos los intervalos se calculan, mediante tabulación de acuerdo a los limites inferiores y superiores de las clases, las frecuencias absolutas, relativas, porcentuales y acumuladas correspondientes. 6) Con los datos obtenidos se procede a construir la tabla de distribución de frecuencia

75 Tabla de distribución de frecuencias
Una de los primeros pasos que se realizan en cualquier estudio estadístico es la tabulación de resultados, es decir, recoger la información de la muestra resumida en una tabla, que denominaremos distribución de frecuencias, en la que cada valor de la variable se le asocian determinados números que representan el número de veces que ha aparecido, su proporción con respecto a otros valores de la variable, etc.

76 Por tanto, llamaremos distribución de frecuencias a un agrupamiento de datos en clases acompañada de sus frecuencias: frecuencias absolutas, frecuencias relativa o frecuencia porcentuales. En caso de que las variables estén al menos en escala ordinal aparecen opcionalmente las frecuencias acumuladas absolutas, y frecuencias acumuladas porcentuales. Las distribuciones de frecuencias varían en dependencia si corresponden a una variable discreta o a una variable continua.

77 Ejemplo #1: Variable Continua:
La tienda CABRERA’S Y ASOCIADOS estaba interesada en efectuar un análisis de sus cuentas por comprar. Uno de los factores que más interesaba a la administración de la tienda era el de los saldos de las cuentas de crédito. Se escogió al azar una muestra aleatoria de 30 cuentas y se anotó el saldo de cada cuenta (en unidades monetarias) como sigue:

78 77.97; 13.02; 17.97; 89.19; 12.18; ; 34.40; 43.13; 79.61; ; ; 07.42; 93.91;20.64; 21.10; 17.64; 81.59; ; 43.97; 32.67; ;51.69; ; ;11.10 ;12.98 ;38.74; ; 25.

79 Solución: 2) Nº de intervalos: 1) R= Xmàx Xmìn = 93.91 – 7.42 = 86.49
K= (log N)

80 Nota: en el ejemplo en estudio n=30 por cuanto que son 30 clientes en la muestra:
K = (log 30) = (1.477) = ~6 aproximado al siguiente entero 3) Determinar la amplitud de la clase: “A"

81 Nota: obsérvese que se va a trabajar con una cifra significativa más cómoda, o sea como los datos están dados en centésimos, se calculo C hasta los milésimos para evitar que algún dato coincida con el límite de clases

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83 Simbología utilizada:
Xi= Punto medio o marca de clases fi = frecuencia absoluta hi = frecuencia relativa Fi = frecuencia absoluta acumulada F* = frecuencia absoluta desacumulada Hi = frecuencia relativa acumulada H* = frecuencia relativa desacumulada

84 Nota: Obsérvese que el límite inferior de la primera clase es el valor mínimo ( X1=7.42 ) y el límite superior es el resultado de X1+C = = El límite inferior de la siguiente clase es igual al límite superior de la clase anterior y el límite superior es el resultado de adicionarle nuevamente la amplitud de la clase ( C ). Obsérvese que el límite superior de la última clase es igual al valor mayor ( Xn=93.91)

85 Representaciones Gráficas de la Distribución de Frecuencias
Los Cuadros estadísticos: La estadística es una disciplina qué nos enseña a organizar los datos recogidos para poder analizar sus características y posteriormente inferir, a partir de las muestras tomadas, las características de la población investigada. Los cuadros o tablas corresponden a arreglos sistemáticos de los datos por filas y columnas y son un buen complemento del texto en los informes

86 El primer procedimiento estadístico consiste en tabular los datos según el tipo de escala de medición utilizada. La tabulación de los datos conlleva a representar la información a través de tablas que de forma general contiene las siguientes partes fundamentales

87 Numeración (siempre que se presenten dos o más cuadros
Título: es la descripción que precede al cuadro, la cuál deberá estar redactada en forma breve y clara, de tal manera que exprese su contenido, siguiendo el ordenamiento del mismo. Es necesario abarcar las características: Qué, Dónde, Cómo y Cuándo

88 Encabezamiento: se refiere al número de atributos o variables que se quieren representar en el cuadro y se anotan como denominaciones de las columnas y subcolumnas; puede ser unidimensional, bidimensional o multidimensional. Los títulos de las columnas van en mayúsculas y los subtítulos en minúsculas

89 Cuerpo: es el conjunto de columnas y líneas que contiene el cuadro en orden vertical y horizontal, donde se colocan los datos sobre los hechos observados Pie: se refiere a la información adicional necesaria a saber: notas, llamadas, fuentes de información y otras. Se anotan en el espacio debajo de la línea inferior que limita el cuerpo del cuadro.

90 Los Gráficos Estadísticos:
El gráfico es quizás el auxiliar más valioso y utilizado para expresar datos estadísticos, este elemento no le añade novedad a las tablas o cuadros estadísticos, es de fácil comprensión y accesible a un número mayor de usuarios.

91 El gráfico además de expresar visualmente los hechos más importantes de la información numérica, permite una mejor y más fácil comprensión y ahorra tiempo y esfuerzo en el análisis de datos estadísticos al facilitar su apreciación visual en forma conjunta:

92 Histogramas de frecuencias:
Un histograma es un gráfico que sirve para representar una distribución de frecuencias. Este gráfico está formado por un conjunto de rectángulos (caso de variables continuas) que tienen como base un eje horizontal (generalmente el eje de las abscisas o de las X), y como centro los puntos medios de las clases.

93 Los anchos de las clases y las áreas de los rectángulos son proporcionales a las frecuencias de las clases. En el caso de las variables discretas el gráfico consiste de un conjunto de barras verticales en lugar de rectángulos, hallándose cada barra sobre la observación respectiva y con una altura proporcional a la frecuencia de la observación

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95 Polígono de frecuencias:
El polígono de frecuencias es un gráfico formado por líneas quebradas, que tiene los centros de las clases representadas en un eje horizontal (eje de las X) y las frecuencias de las clases en un eje vertical (eje de las Y). La frecuencia correspondiente a cada centro de clase se señala mediante un punto y luego los puntos consecutivos se unen por líneas rectas.

96 Del correspondiente histograma se puede lograr el polígono de frecuencia uniendo los puntos medios de las bases superiores de cada rectángulos mediante líneas rectas.

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98 Ojivas Las ojivas se refieren a los gráficos que se construyen utilizando una distribución acumulativa de frecuencias, el orden de acumulación se aplica al cuadro de distribución de frecuencia y puede ser descendente o ascendente .

99 La figura que se forma al unir los puntos del polígono de frecuencias acumulativas es lo contrario del orden anunciado (por ejemplo si se utilizó el orden descendente en la acumulación de los datos en el cuadro, la ojiva resulta

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101 LABORATORIO Problema #1: Variable Continua
En la siguiente tabla se presentan los pesos de 40 estudiantes de la Universidad de Panamá, con una aproximación de una libra

102 Construya una tabla de distribución de frecuencias, indicando las frecuencias absolutas, relativas, absolutas acumuladas y relativas acumuladas. Construya un histograma, un polígono de frecuencias y una ojiva de la distribución

103 Problema #2: Variable Discreta
Una encuesta entre un grupo de madres- solteras, para analizar los problemas económicos que enfrentan, en determinada comunidad; arrojó los siguientes resultados acerca del número de niños en el hogar.

104 Construya una tabla de distribución de frecuencias y sus respectivas representaciones gráficas

105 Problema #3 Una compañía de transmisiones electrónicas registro como sigue el número de recibos de servicios prestados por cada una de sus 20 sucursales en el último mes:

106 La compañía piensa que una tienda realmente no puede esperar alcanzar financieramente el punto de equilibrio con menos de 456 servicios prestados mensualmente. Además su política es dar un bono financiero al gerente que genere más de 683 servicios al mes. Disponga los datos en una arreglo e indique cuántas sucursales no están consiguiendo el punto de equilibrio y cuántas ganan el bono

107 Problema #4: Una agencia de viajes ofrece precios especiales en ciertas travesías por el Caribe. Planea ofrecer varios de estos paseos durante la próxima temporada invernal en el hemisferio norte y desea enviar folletos a posibles clientes. A fin de obtener el mayor provecho por cada unidad monetaria gastada en publicidad, necesita la distribución de las edades de los pasajeros de travesías anteriores. Se consideró que si participaban pocas personas de un grupo de edad en los paseos no sería económico enviar un gran número de folletos a personas de ese grupo de edad. La agencia seleccionó una muestra de 40 clientes anteriores de sus archivos y se registró sus edades, como sigue:

108 Organice los datos en una tabla de distribución de frecuencias de las edades de los clientes en la muestra ¿Cuál grupo de edad presenta la mayor frecuencia relativa? ¿Cuál la menor frecuencia relativa?. Saque conclusiones que puedan ayudar a la agencia a planear una campaña de publicidad para los paseos invernales.